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亲爱的大家， 我在十多年前通过Andrew Ng的Coursera课程学习了一些基础的机器学习（ML），最近我从数学硕士项目毕业，手头有一些空闲时间，因此我考虑重新学习机器学习/深度学习（DL）。 在[Yacine的视频](https://www.youtube.com/watch?v=ph6PIchDOcQ)中，他提到了[fast.ai的课程](https://course.fast.ai/)，我之前听说过但没有深入了解过。该书的目录看起来相当扎实，但它是2020年出版的，因此我想问在AI发展如此迅速的情况下，您认为这本书或课程系列对于今天的学习者来说仍然是一个不错的选择吗？ *为了提供更多关于我的背景信息*：我在本科期间主修数学，辅修计算机科学（有Python背景），但从未参加过任何机器学习/深度学习课程（除了那门Coursera课程），我刚刚完成了数学硕士项目，虽然我有背景并且一直对图论、组合数学和理论计算机科学感兴趣。 我有两本书，《动手学机器学习》（作者：Geron）和《动手学大语言模型》（作者：Alammar和Grootendorst），计划在具备足够的基础知识后完成斯坦福大学的CS224N和CS336以及卡内基梅隆大学的深度学习系统课程。我对构建和改进智能系统（如DeepProver和AlphaProof）感兴趣，这些系统可以用于提升数学证明和研究。 非常感谢！

嘿，HN！我想分享一下我在过去几周里一直在做的一个副项目：四个AI代理在经典桌游《风险》中对战，角色设定各异（成吉思汗表现出色，杰克·斯帕罗就不太行）并随机选择模型。 上周我添加了新的“隐秘”Horizon Alpha模型，它在比赛中表现得非常出色（我还刚刚添加了Horizon Beta，我们拭目以待它的表现）。 这比起一个严谨的实验要有趣得多，但我发现这些互动非常有意思。如果你想了解更多细节，可以查看我的博客文章：<a href="https://andreasthinks.me/posts/ai-at-play/" rel="nofollow">https://andreasthinks.me/posts/ai-at-play/</a>。

我对Twitter、LinkedIn和Substack上寻找真正优质博客文章时的噪音感到沮丧。通过结合AI自动化和人工筛选，我正在打造一个更好的平台，帮助人们发现有趣的阅读内容。再也不需要无休止地滚动屏幕来寻找引人深思和品味高雅的内容。我们将重点关注机器学习、人工智能、对齐、安全性、解释、数学、加密货币和初创企业等领域。 <p>演示视频：<a href="https://youtu.be/_Ma5mhM_dXU" rel="nofollow">https://youtu.be/_Ma5mhM_dXU</a></p> 现在还处于早期阶段，但我非常希望听到你的想法！

我开发了一个命令行工具“Repocks”，这是一个本地的RAG服务器，可以索引您项目目录下的Markdown文档，并通过MCP服务器回答问题。<p>- 使用Ollama（大语言模型 + 嵌入）和DuckDB<p>- 无需API密钥，完全离线<p>- 每个项目一个服务器（通过标准输入输出运行），避免数据混合<p>- 非常适合替代臃肿的说明文件（如CLAUDE.md）<p>您可以通过npm安装：<a href="https://www.npmjs.com/package/repocks" rel="nofollow">https://www.npmjs.com/package/repocks</a>